Nuevos datos económicos sugieren que gracias a la tecnología, EEUU está en transición hacia una fase de ganancias mensurables
Pablo Bustamante Pardo
Expresidente de IPAE
Fundador y Director de Lampadia
Financial Times
ERIK BRYNJOLFSSON
Director del Laboratorio de Economía Digital de la Universidad de Stanford y cofundador de Workhelix
15 de febrero, 2026
Traducido/Glosado por Lampadia
Durante más de una década, los economistas han lidiado con una versión moderna de la paradoja de Solow: hemos visto inteligencia artificial en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad.
Los escépticos argumentan que la razón es que la innovación moderna en sistemas de aprendizaje automático y, ahora, la IA generativa, palidecen en comparación con las grandes invenciones del pasado.
Sin embargo, las últimas revisiones de referencia de la Oficina de Estadísticas Laborales sugieren que la niebla estadística podría finalmente estar despejándose.
Los datos publicados esta semana ofrecen una contundente corrección a la narrativa de que la IA aún no ha tenido un impacto en la economía estadounidense en su conjunto.
Si bien los informes iniciales sugerían un año de expansión laboral constante en EE. UU., las nuevas cifras revelan que el crecimiento total de la nómina se revisó a la baja en aproximadamente 403,000 puestos de trabajo. Fundamentalmente, esta revisión a la baja se produjo mientras el PIB real se mantenía sólido, incluyendo una tasa de crecimiento del 3.7 % en el cuarto trimestre.
Esta disociación —mantener una alta producción con una inversión laboral significativamente menor— es el sello distintivo del crecimiento de la productividad.
Mi propio análisis actualizado sugiere un aumento de la productividad estadounidense de aproximadamente el 2.7 por ciento para 2025. Esto representa casi el doble del lento promedio anual del 1.4 por ciento que caracterizó la última década.
Este cambio se alinea con la curva en J de productividad que mis colegas y yo hemos explorado en investigaciones anteriores.
Las tecnologías de propósito general, desde la máquina de vapor hasta la computadora, no generan ganancias inmediatas. En cambio, requieren un período de inversión masiva, a menudo desmedida, en capital intangible: reorganizar los procesos empresariales, capacitar a la fuerza laboral y desarrollar nuevos modelos de negocio.
Durante esta fase, la productividad medida se ve suprimida a medida que los recursos se desvían a la inversión.
Los datos actualizados de EE. UU. para 2025 sugieren que estamos saliendo de esta fase de inversión y entrando en una fase de cosecha, donde esos esfuerzos iniciales comienzan a manifestarse en resultados mensurables.
La evidencia a nivel micro respalda aún más este cambio estructural. En nuestro trabajo sobre los efectos de la IA en el empleo el año pasado, Bharat Chandar, Ruyu Chen y yo identificamos un enfriamiento en la contratación de personal de nivel inicial en sectores expuestos a la IA, donde la contratación para puestos junior disminuyó aproximadamente un 16 %, mientras que quienes utilizaron la IA para mejorar sus habilidades experimentaron un aumento en el empleo. Esto sugiere que las empresas están empezando a utilizar la IA para algunas tareas codificadas de nivel inicial.
Si bien las tendencias son indicativas, se recomienda cierta cautela. Las métricas de productividad son conocidas por su volatilidad, y se necesitarán varios períodos más de crecimiento sostenido para confirmar una nueva tendencia a largo plazo. Además, fuertes obstáculos macroeconómicos, que abarcan desde guerras comerciales geopolíticas hasta mala gestión fiscal o monetaria, podrían contrarrestar estas mejoras de eficiencia.
Pero hay motivos para un mayor optimismo al distinguir entre las ganancias potenciales y las obtenidas.
Muchas empresas utilizan la IA generativa solo para una pequeña fracción de las tareas. Algunas simplemente emplean la IA para la traducción o el resumen, lo que podría denominarse un uso de «diccionario glorificado».
Por el contrario, mi empresa descubrió que un pequeño grupo de usuarios avanzados aprovecha las conversaciones interactivas con agentes de IA para automatizar flujos de trabajo integrales, como la generación de planes de marketing completos, reduciendo semanas de esfuerzo a horas.
El reto para las empresas no es simplemente adquirir la tecnología, sino utilizarla para mejorar la productividad del empleado promedio. Esto impulsará no solo sus propias ganancias, sino también la productividad en toda la economía.
Estamos pasando de una era de experimentación con IA a una de utilidad estructural.
Ahora debemos centrarnos en comprender su mecánica precisa. La recuperación de la productividad no es solo un indicador del poder de la IA. Es una llamada de atención para centrarnos en la transformación económica que se avecina.
Lampadia
